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对B2C网站的用户浏览行为进行了系统的研究。通过建立基于Markov链的动态模型,对用户浏览行为进行了深入的分析。进一步综合利用Web日志文件信息和Web站点的拓扑结构,对用户有关某页面的兴趣度进行了计算。提出了相关页面的聚类矩阵,对页面进行相关性聚类;对于相关的页面集合进一步挖掘,可以发现网站的频繁访问路径。 相似文献
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通过用户访问事务的方式将用户访问Web站点行为进行形式化描述。进一步给出了兴趣度、相似度、聚类中心的定义。提出了基于ISODATA算法的路径聚类方法。并通过对某实际网站Web日志文件进行分析实验,结果表明该方法不但能够发现群体用户访问模式,而且还能得到较为合理的模式聚类个数。 相似文献
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网格环境下图书馆用户访问信息资源兴趣的路径聚类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在网格环境下,图书馆网站可以通过关注用户访问路径、访问某个页面的时间、在此页面的驻留时间以及由哪个链接到此页面的URL等信息,利用聚类技术将具有相同兴趣的用户分类,帮助站点根据分析结果来改进站点结构和内容,同时通过避免用户输入来减轻用户负担,进一步进行个性化设计. 相似文献
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网站的导航功能是给浏览该网站的用户起一个指示的作用,让用户能清楚了解网站结构和当前所处页面,并能快速在各Web页间进行切换。ASP.NET2.0提供了三个导航控件S,iteMapPath、TreeView、Menu,主要介绍了站点地图和三个导航控件的用法和区别。 相似文献
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基于Web挖掘的个性化服务研究 总被引：8，自引：0，他引：8
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究，提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。 相似文献
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社会标签系统是Web2.0中提出的概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。而标签聚类是社会标签系统的个性化推荐中一个重要的研究课题。本文研究了如何基于标签聚类与用户模型来进行个性化推荐的方法。通过计算标签的相似度进行标签聚类,结合用户模型,根据标签聚类结果做出推荐。通过采用CiteULike公布的数据集进行实验证明,与未采用标签聚类的推荐方法相比,本方法不仅可提高推荐的命中率,优化目标资源的排名,而且能为用户发现更多新的感兴趣的资源。 相似文献
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随着Internet的迅猛发展，网络带宽不断增加，接入技术日新月异。在强大的平台支持之下，广大互联网用户对网上站点的内容和形式提出了新的要求，仅仅依靠传统的静态页面已经远远不能满足要求，需要考虑到如何实现对数据库的访问，以及如何对用户的客户端输入作出及时的响应等等。Web站点必需健壮可靠，动态交互性强，同时还要具备良好的可扩展性，因此，Web数据库技术是动态网站开发的核心技术。 相似文献
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针对传统基于B／S模式的远程教育站点系统中存在的不足,提出将Web挖掘技术用于远程教育站点设计。使用Web挖掘技术发掘学习者的浏览习惯及其学习特点,促进管理员改进网站页面布局及课程设置,借此提升站点综合效益。 相似文献
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本文论述了Web用户访问模式挖掘中的数据预处理,主要提出了数据预处理中如何识别会话的一种改进算法。该方法通过使用三个因素来构造会话:①根据先验知识,确定会话时间阈值识别会话;②根据页面访问时间统计分布,确定相邻网页访问时间间隔阈值识别会话;③页面内容及站点结构确定页面重要程度识别会话。实验结果表明,相对于传统的单一方法进行会话识别的方法,该方法能够准确的识别会话,更为合理有效。 相似文献
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本文以Web日志挖掘为着眼点,以用户访问日志记录为数据源,提出了一种即可获得用户频繁访问路径,又可对具有相似行为用户进行聚类的Web日志挖掘模型,并重点对其中的采样模块、预处理模块和挖掘模块给出了具体实现方法。最后将研究成果应用于某学院数字图书馆网站,实践证明取得了较明显效果,达到了预期收益,为同类研究提供了一种有益参考。 相似文献
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基于Web访问挖掘的个性化智能信息推荐服务方法的处理过程分为在线部分和离线部分。离线部分主要完成从站点服务器的访问LOG文件中挖掘出适合在线智能个性化推荐服务的用户事务模式,采用基于聚类用户事务方法获取用户个性化模式。在线部分通过个性化智能推荐服务智能接口实现基于URL聚类模式的个性化信息推荐服务,给出了链接距离因子定义和基于URL聚类模式的生成算法。通过实验总结这种方法的优缺点,这种方法是有效和可实现的。 相似文献
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